基于事件研究法的汇制改革对我国出口贸易影响的实证研究

汇率是开放经济中居于核心地位的经济变量,它的变动对一国经济产生诸多方面的影响。基于事件研究方法,将"2005年7月21日央行宣布人民币汇制改革"作为特定的经济事件,通过构建统计计量模型和相关统计检验,就"汇改事件"对我国外贸出口的影响效应进行研究分析。结果表明,汇制改革后人民币对美元的升值浮动,对我国出口贸易的增长有抑制约束效应;且随着持续升值波动,有逐渐增大的抑制约束趋势,不过在短期内影响不是很强烈。     

面向多场景的环境异常声音识别

随着人工智能和大数据的发展,各种场景中对异常声音识别的需求日益增长,基于人工智能的声音识别技术正在兴起并被高度重视。现行主流的异常声音识别算法多为浅层机器学习模型结构,对异常声音的识别率较低,且识别的声音类型单一。为了有效识别异常声音,提出一种基于梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficient, MFCC)和卷积神经网络(convolution neural network, CNN)的环境声音识别算法,对各类异常声音进行采集和有效识别,并及时反馈声音状态,为各类声识别应用场景提供精细化管理技术手段。结果表明：提出的算法对5类场景下环境异常声音的识别率得到极大提高,适用于更广泛的声学场景,具有明显的优势。     

Vaidya-de Sitter时空几何中玻色子的能量

利用弯曲时空中标量粒子运动的Hamihon-Jacobin方程,研究Vaidya-de Sitter时空几何中玻色子的能量,得到了粒子的能量不仅与粒子的质量有关,还与黑洞的时空结构及视界的变化有关．     

大型活动散场期间地铁车站短时进站客流预测

大型活动散场期间的地铁车站客流属于可预知的非常规客流,采用常规客流的统计预测方法难以准确预测其客流需求.基于深度学习,将历史客流规律、大型活动数据与实时自动售检票系统数据相结合,提出了一种适用于大型活动散场期间地铁车站的短时客流预测模型.首先对历史客流数据进行了拆分及降噪处理,并分析了活动客流特征.之后,基于深度学习框架构建多层结构的卷积神经网络,拟合活动客流特征与客流时空分布的映射关系,并选取Adam(adaptive moment estimation)算法优化训练过程,以适用于活动散场时客流集中进站的情况.最后,以北京地铁奥林匹克公园站为例,利用实测数据验证了模型的准确性.预测结果表明:建立的Adam-CNN(convolution neural network)模型相对于常用时间序列方法自回归滑动平均和传统神经网络SGD-CNN模型具有更高的精度,能够为大型活动的组织提供更为有力的支持.     

社交焦虑高、低分者事后反复回想的信息加工差异

考察社交焦虑高分者和低分者在社交紧张事件后的事后反复回想过程中, 在一般和特殊这两个信息加工维度上是否存在差异。由于一般和特殊的事后反复回想的编码没有标准, 故设计研究一, 为研究二的编码工作做准备。研究一以8名在校大学生为被试, 进行半结构性访谈, 了解在校大学生在社交紧张事件之后的事后反复回想内容, 并对此进行分类, 形成开放式问卷。研究二以45名在校大学生为被试, 用开放性问卷收集被试在近期的一个社交紧张/焦虑事件后的想法, 根据研究一设定编码规则, 然后对这些想法进行编码, 考察高、低社交焦虑水平者的想法在一般和特殊的信息加工维度上是否存在差异。研究发现, 在校大学生在日常的社交紧张/焦虑事件后, 事后反复回想可以分为回忆当时的情境、反事实假设、猜测结果、分析原因、总结规律、制订计划等几类, 并得到两个主要结果: 1) 高社交焦虑者一般的事后反复回想占总想法的比例比低社交焦虑者的高, 差异边缘显著; 2) 一般的事后反复回想占总想法的比例与社交焦虑量表得分呈中等程度的正相关。     

一个融合网络安全信息的安全事件分析与预测模型

提出了一种融合网络安全信息的安全事件分析与预测模型·该模型能够对来自以IDS为主的多种安全部件和关键主机日志系统的网络安全信息进行校验、聚集和关联,从而整体上降低安全部件的误报率,扩展对网络中复杂攻击识别能力;能够结合目标网络安全策略,对目标网络的安全状况进行准确评估,分析出网络真正威胁所在;还能够基于特定攻击场景,对未来可能发生的具体攻击行为做预测,从而尽早发现潜在威胁,为采取有效响应措施赢得宝贵时间·     

略论如何用API函数优化VB窗口程序

本文提供了一个利用API函数优化VB窗口程序的实例,介绍了VB开发人员可通过调用API函数,在VB窗口程序运行前调用自己编写的函数,可做到拦截Windows消息,修改某些Windows消息对应的事件或屏蔽掉用户不需要的一些事件.     

基于马尔科夫过程的行驶工况构建中数据处理与分析

在利用马尔科夫过程构建行驶工况的方法中,将车辆的行驶状况看做一个随机过程,只需求得实验数据的状态转移矩阵,便可得到随机过程的统计性质,通过对实验数据进行状态划分、模型事件分类、模型事件集确定,最终可得到实验数据的转移矩阵。文章简述了马尔科夫构建行驶工况的基本原理及实验数据的处理方法和转移矩阵的求法,并利用VBA语言设计了一种数据分析处理程序。     

遗传粒子群算法的动态计划与排程问题研究

文章针对柔性作业车间生产过程中随机出现的异常情况和频繁动态排程导致的系统振荡问题,提出了一种新的动态计划与排程方法;该方法以生产效率、设备利用率以及交货期满意程度三者综合为优化目标,采用基于事件驱动和周期驱动相结合的驱动机制,以适应生产过程中的异常情况,并提出一种改进的主、从递阶结构的遗传粒子群算法;最后,通过实例验证了该方法的有效性。     

内蒙狼山新元古代酸性火山岩的发现及其地质意义

在内蒙狼山西南段原定为中元古代沉积建造(渣尔泰山群)中, 新发现呈层产出、具有变余聚斑状和斑状结构、斑晶主要由石英和钠长石组成、岩石化学成分富钠低钾的酸性火山岩, 其顶、底板均为细晶方解石大理岩(或结晶灰岩). 两件代表性样品的锆石呈短柱状-长柱状, 内部环状结构发育, 具有较高的Th/U比值, 表明是岩浆成因. A8-0样品20粒锆石的²⁰⁶Pb/²³⁸U加权平均年龄为(816.9±4.5) Ma. A14-5样品也测定20粒锆石, 15粒锆石的²⁰⁶Pb/²³⁸U加权平均年龄为(805±5.0) Ma, 其余5粒锆石(3.1, 6.1, 7.1, 20.1, 21.1)依次为(867.0±10), (829.1±8.0), (849.7±9.8), (839.2±9.7), (830.7±9.3) Ma. 这证实酸性火山岩属于新元古代产物, 其年龄区间正好在 Rodinia(罗迪尼亚)超大陆裂解的时限范围内. 且酸性火山岩轻稀土富集, 重稀土亏损, 铕负异常明显, 高场强元素(HFSE)富集, 大离子亲石元素等相对亏损, 稀土和微量元素组成与华南扬子块体西缘和浙江次坞地区裂谷环境的新元古代酸性火山岩总体相似(但华南酸性火山岩的高场强元素Th, Nb, Ta, Hf, Zr均明显相对亏损), 具有形成于张性裂谷盆地的特征. 这表明内蒙狼山西南段存在与新元古代Rodinia超大陆裂解作用相呼应的海相火山-沉积变质建造, 内蒙狼山地区可能有与Rodinia超大陆裂解作用相呼应的构造-岩浆-热事件发生. 这一发现, 结合在西部阿拉善邻区发现的晋宁期花岗岩年龄(814~872 Ma)和金川超基性岩体的年龄(827 Ma)及华北地台邻区新元古代岩浆(火山)活动的最新研究成果, 对进一步研究Rodinia超大陆的构造演化历史有重要意义.